XML-Prompts: Wie Struktur deine KI-Ergebnisse verbessert

Die meisten Menschen schreiben ihre Prompts so, wie sie sprechen: alles in einem Rutsch, Kontext und Anweisung und Wünsche wild durcheinander. Das funktioniert – irgendwie. Aber wer bessere Ergebnisse will, braucht Struktur. Und genau hier kommen XML-Tags ins Spiel.

XML-Prompts sind kein Hexenwerk und kein Programmieren. Es sind simple Beschriftungsschilder, die der KI zeigen, wo die Anweisung aufhört und der Kontext anfängt. Wo Beispiele stehen und was das gewünschte Format ist. Das Ergebnis: weniger Missverständnisse, präzisere Antworten, bessere Texte.

Wer schon einmal einen langen, detaillierten Prompt geschrieben hat und trotzdem eine enttäuschende Antwort bekam, kennt das Problem. Die KI hat Teile der Anweisung als Kontext interpretiert. Oder ein Beispiel für die eigentliche Aufgabe gehalten. Oder die Formatvorgabe schlicht übersehen, weil sie irgendwo im Fließtext unterging.

XML-Tags lösen genau dieses Problem. Sie ziehen klare Grenzen zwischen den einzelnen Teilen eines Prompts – wie Trennwände in einer Schublade.

Was ist XML überhaupt?

XML steht für eXtensible Markup Language – eine erweiterbare Auszeichnungssprache. Klingt technisch, ist aber simpel. XML besteht aus Tags: ein öffnendes Tag wie <aufgabe> und ein schließendes wie </aufgabe>. Dazwischen steht der Inhalt. Mehr ist es nicht.

Wer schon einmal HTML gesehen hat, kennt das Prinzip. Der Unterschied: Bei XML kannst du die Tag-Namen frei wählen. Du entscheidest selbst, wie die Schilder heißen. Es gibt kein richtig oder falsch bei den Namen – nur sinnvoll oder weniger sinnvoll.

Ein XML-Tag sieht so aus:

<kontext>
Ich schreibe einen Blog über Bildungssprache.
Die Zielgruppe sind Menschen, die ihre Ausdrucksweise
verbessern wollen.
</kontext>

Die KI erkennt sofort: Das hier ist Hintergrundinformation, keine Anweisung. Diese Klarheit macht den Unterschied.

Warum versteht die KI das besser?

Sprachmodelle wie ChatGPT und Claude wurden mit riesigen Mengen an Text trainiert – darunter Millionen von Webseiten, Dokumentationen und Quellcode. XML gehört zu den Formaten, die in diesen Trainingsdaten massenhaft vorkommen. Die Modelle haben gelernt, dass Inhalte zwischen Tags zusammengehören und sich von Inhalten in anderen Tags unterscheiden.

Wenn du also schreibst <beispiel> … </beispiel>, versteht die KI: Das ist ein Beispiel, keine Anweisung. Sie wird es nicht mit der eigentlichen Aufgabe verwechseln. Bei einem Fließtext-Prompt passiert genau das aber regelmäßig – besonders bei längeren, komplexeren Eingaben.

Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, empfiehlt XML-Tags ausdrücklich in seiner offiziellen Dokumentation. Aber auch ChatGPT und Gemini kommen mit strukturierten Prompts gut zurecht. Der Trick funktioniert also modellübergreifend.

Vorher und nachher – derselbe Prompt, zwei Welten

Angenommen, du willst einen kurzen Erklärtext über das Wort »Prokrastination« schreiben lassen. Hier der typische Fließtext-Prompt:

Schreibe einen kurzen Text über das Wort Prokrastination
für meinen Blog über Bildungssprache. Die Zielgruppe
sind Erwachsene, die ihren Wortschatz erweitern wollen.
Der Ton soll locker, aber nicht albern sein. Erkläre die
Bedeutung, die Herkunft und gib ein Beispiel. Nicht
länger als 150 Wörter.

Das ist kein schlechter Prompt. Aber die KI muss selbst herausfinden, wo die Aufgabe aufhört und der Kontext anfängt. Was ist Stil, was ist Inhalt, was ist Einschränkung? Hier die XML-Variante:

<kontext>
Ich betreibe einen Blog über Bildungssprache.
Die Zielgruppe sind Erwachsene, die ihren Wortschatz
erweitern wollen.
</kontext>

<aufgabe>
Schreibe einen kurzen Erklärtext über das Wort
»Prokrastination«. Erkläre die Bedeutung, die Herkunft
und gib ein Beispiel für die Verwendung im Satz.
</aufgabe>

<stil>
Locker, aber nicht albern. Informativ, aber nicht
belehrend.
</stil>

<einschränkungen>
Maximal 150 Wörter. Keine Aufzählungen.
</einschränkungen>

Der Inhalt ist praktisch derselbe. Aber die Struktur macht ihn unmissverständlich. Die KI weiß exakt, was Kontext ist, was sie tun soll, in welchem Ton und mit welchen Grenzen. Das Ergebnis wird spürbar besser – vor allem bei komplexeren Aufgaben.

Die wichtigsten Tags für den Alltag

Es gibt keine offiziellen oder vorgeschriebenen Tag-Namen. Du kannst sie frei wählen. Aber es hat sich ein Satz von Tags bewährt, der die meisten Situationen abdeckt. Hier sind die wichtigsten:

<rolle> – Wer soll die KI sein? Ein Lektor, ein Lehrer, ein Marketingexperte? Die Rollenzuweisung beeinflusst Tonfall, Wortwahl und Detailtiefe der Antwort erheblich.

<rolle>
Du bist ein erfahrener Lektor für deutsche Sachtexte.
</rolle>

<kontext> – Hintergrundinformationen. Alles, was die KI wissen muss, um die Aufgabe richtig einzuordnen: Zielgruppe, Thema, bisherige Arbeit, Rahmenbedingungen.

<kontext>
Der Text ist für einen Blog über Bildungssprache.
Die Leser sind sprachinteressierte Erwachsene
ohne akademischen Hintergrund.
</kontext>

<aufgabe> – Die eigentliche Anweisung. Was genau soll die KI tun? Je klarer, desto besser.

<stil> – Tonfall und Schreibstil. Formell oder locker? Sachlich oder unterhaltsam? Kurze oder lange Sätze?

<beispiel> – Zeige der KI, wie das Ergebnis aussehen soll. Beispiele sind oft wirkungsvoller als lange Beschreibungen. Wer will, kann auch Negativbeispiele einbauen, also Texte, die zeigen, was die KI nicht produzieren soll.

<einschränkungen> – Was die KI nicht tun oder beachten soll. Maximale Länge, verbotene Formulierungen, inhaltliche Grenzen.

<format> – Wie soll die Ausgabe aussehen? Fließtext, Liste, Tabelle, Markdown? Dieses Tag hilft besonders, wenn du die Antwort weiterverarbeiten willst.

Diese Tags lassen sich beliebig kombinieren. Nicht jeder Prompt braucht alle. Für eine kurze Frage reicht ein simpler Satz. Aber sobald die Aufgabe komplexer wird, zahlt sich die Struktur aus.

Ein vollständiges Beispiel

Hier ein Prompt, der alle wichtigen Tags nutzt. Die Aufgabe: Ein Glossareintrag für das Wort »eloquent«.

<rolle>
Du bist ein Autor für einen Blog über Bildungssprache
und schöne deutsche Wörter.
</rolle>

<kontext>
Auf dem Blog werden bildungssprachliche Begriffe erklärt.
Die Leser wollen ihren Wortschatz erweitern. Viele kennen
die Wörter vom Hören, sind sich aber bei Bedeutung oder
Verwendung unsicher.
</kontext>

<aufgabe>
Schreibe einen Glossareintrag für das Wort »eloquent«.
Erkläre Bedeutung, Herkunft und typische Verwendung.
Gib zwei Beispielsätze.
</aufgabe>

<stil>
Informativ, aber nicht trocken. Freundlich und
zugänglich, wie ein kluger Freund, der etwas erklärt.
Keine Aufzählungszeichen, sondern Fließtext.
</stil>

<beispiel>
So könnte ein guter Eintrag beginnen: »Wer eloquent ist,
beherrscht die Kunst, sich gewandt und überzeugend
auszudrücken …«
</beispiel>

<einschränkungen>
Maximal 200 Wörter. Keine Synonymlisten. Kein
»Fazit«-Absatz am Ende.
</einschränkungen>

Ein solcher Prompt liefert in der Regel beim ersten Versuch ein Ergebnis, das nah am Wunsch liegt. Ohne XML-Struktur braucht man dafür oft zwei oder drei Durchläufe mit Nachbesserungen.

Fortgeschritten: Verschachteln und wiederverwenden

XML-Tags lassen sich verschachteln, also ineinander setzen. Das ist nützlich, wenn du der KI mehrere Beispiele geben willst – eines, das zeigt, wie es sein soll, und eines, das zeigt, wie es nicht sein soll:

<beispiele>

  <gut>
  »Wer eloquent ist, beherrscht die Kunst, Gedanken
  so in Worte zu fassen, dass sie wirken.«
  </gut>

  <schlecht>
  »Eloquent bedeutet, dass jemand gut reden kann.
  Das Wort kommt aus dem Lateinischen.«
  </schlecht>

</beispiele>

Durch die Verschachtelung sieht die KI sofort, dass beide Texte Beispiele sind, aber unterschiedlich bewertet werden. Das ist wesentlich effektiver, als im Fließtext zu schreiben: »Hier ist ein gutes Beispiel und hier ein schlechtes.«

Wer regelmäßig ähnliche Aufgaben hat – etwa Blogartikel schreiben, E-Mails formulieren oder Recherchen durchführen – kann sich XML-Prompt-Vorlagen anlegen. Du definierst einmal Rolle, Kontext und Stil und änderst nur die Aufgabe. Das spart Zeit und sorgt für gleichbleibende Qualität.

Ein solches Template könnte so aussehen:

<rolle>
Du bist ein Autor für Bildungssprache-Inhalte.
</rolle>

<kontext>
Blog: bildungssprache.net
Zielgruppe: Sprachinteressierte Erwachsene
Ton: Informativ, zugänglich, nie belehrend
</kontext>

<aufgabe>
[Hier die jeweilige Aufgabe einfügen]
</aufgabe>

<stil>
Fließtext, keine Listen, maximal 300 Wörter.
Guillemets (» «) für wörtliche Rede.
</stil>

Man speichert sich das als Textbaustein, etwa über die Hotkey-Methode, und hat es jederzeit griffbereit.

Wann sich XML-Prompts lohnen – und wann nicht

XML-Prompts sind kein Allheilmittel. Für eine schnelle Frage wie »Was bedeutet Prokrastination?« wäre die Struktur übertrieben. Die Stärke zeigt sich bei komplexeren Aufgaben: längere Texte, mehrstufige Anweisungen, Aufgaben mit mehreren Randbedingungen, Situationen, in denen die KI den Kontext nicht verwechseln darf.

Als Faustregel: Sobald dein Prompt mehr als drei Sätze hat, lohnt sich die Überlegung, ob XML-Tags helfen könnten. Sobald er mehr als einen Absatz hat, helfen sie fast immer.

Ein paar Hinweise zur Praxis:

Claude versteht XML-Tags besonders gut. Anthropic hat das Modell gezielt darauf trainiert, Tag-Grenzen als semantische Trennlinien zu respektieren. Wer Claude nutzt, profitiert am meisten von dieser Technik.

ChatGPT kommt ebenfalls gut mit XML-Strukturen zurecht, auch wenn OpenAI die Technik nicht so prominent bewirbt. In der Praxis liefert auch ChatGPT mit strukturierten Prompts bessere Ergebnisse als mit Fließtext – besonders bei längeren Eingaben.

Gemini und andere Modelle verstehen die Struktur ebenfalls. Das Prinzip ist universell: Klare Abgrenzungen helfen jedem Sprachmodell, die Eingabe richtig zu interpretieren.

Die Tag-Namen spielen eine untergeordnete Rolle. Ob du <aufgabe> oder <task> oder <anweisung> schreibst, ist der KI relativ egal – solange du konsistent bleibst. Misch nicht deutsche und englische Tags im selben Prompt. Entscheide dich für eine Sprache und ziehe sie durch.

XML-Prompts auch für die Ausgabe nutzen

XML-Tags funktionieren nicht nur als Eingabe, sondern auch als Ausgabeformat. Du kannst die KI bitten, ihre Antwort in Tags zu verpacken:

<format>
Antworte in folgendem Format:
<definition>Die Bedeutung des Wortes</definition>
<herkunft>Woher das Wort stammt</herkunft>
<beispielsatz>Ein Beispiel im Satz</beispielsatz>
</format>

Das ist besonders nützlich, wenn du die Antwort automatisch weiterverarbeiten willst – etwa in einem Skript, einer Datenbank oder einem Workflow mit mehreren KI-Schritten. Aber auch ohne Automatisierung hilft es: Die Antwort hat eine klare Struktur, und du siehst sofort, ob alle gewünschten Teile enthalten sind.

Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

So einfach XML-Prompts sind, ein paar Stolperfallen gibt es. Erstens: Tags nicht schließen. Wer <aufgabe> öffnet, aber das </aufgabe> vergisst, verwirrt die KI. Sie weiß dann nicht, wo die Aufgabe aufhört und der nächste Abschnitt beginnt.

Zweitens: Zu viele Tags. Wenn jeder einzelne Satz ein eigenes Tag bekommt, wird der Prompt unübersichtlich – für dich und für die KI. Vier bis sechs Tags sind ein guter Richtwert für die meisten Aufgaben.

Drittens: Widersprüchliche Anweisungen in verschiedenen Tags. Wenn im Stil-Tag »locker und umgangssprachlich« steht und im Rollen-Tag »du bist ein akademischer Gutachter«, muss die KI raten, was Vorrang hat. Das führt zu ungleichmäßigen Ergebnissen.

Viertens: XML als Ersatz für klares Denken. Die Tags strukturieren deinen Prompt, aber sie können ihn nicht retten, wenn die Anweisung selbst unklar ist. »Schreibe etwas Gutes über das Thema« bleibt vage, auch wenn es in ein <aufgabe>-Tag verpackt ist. Die Grundregel guten Promptings gilt weiterhin: Je präziser die Eingabe, desto besser die Ausgabe.

Zum Ausprobieren: dein erster XML-Prompt

Kopiere den folgenden Prompt und füge ihn in ChatGPT oder Claude ein. Ersetze das Wort »Resilienz« durch ein beliebiges anderes Wort, das dich interessiert:

<rolle>
Du bist ein Sprachexperte, der Wörter anschaulich und
unterhaltsam erklärt.
</rolle>

<aufgabe>
Erkläre das Wort »Resilienz«. Geh auf Bedeutung,
Herkunft und alltägliche Verwendung ein.
Gib zwei Beispielsätze.
</aufgabe>

<stil>
Klar und freundlich. Schreibe so, als würdest du es
einem interessierten Freund bei einem Kaffee erklären.
Kein Fachjargon.
</stil>

<einschränkungen>
Maximal 200 Wörter. Fließtext, keine Aufzählungen.
</einschränkungen>

Vergleiche das Ergebnis mit dem, was du bekommst, wenn du denselben Inhalt als normalen Fließtext eingibst. Der Unterschied ist oft überraschend deutlich – und er wächst mit der Komplexität der Aufgabe.

XML-Prompts sind eine dieser Techniken, die man einmal lernt und dann immer wieder nutzt. Nicht weil sie spektakulär sind, sondern weil sie zuverlässig funktionieren. Spitze Klammern, klare Grenzen, bessere Ergebnisse. Mehr braucht es nicht.